오늘날 기술과 산업의 발전으로 특수건물이 늘어남에 따라 특수건물 내 화재 사고가 증가하고 있다. 그러나 정보통신기술의 빠른 발전에도 불구하고 낙후되고 실효성을 갖추지 못한 실내 화재 경보 시스템을 사용함으로 인해 인명 피해가 꾸준히 발생하고 있다. 본 연구에서는 음향경보를 이용하는 기존 실내 화재 경보 시스템이 건물 내 인원들에게 충분한 경보를 전달하지 못하는 '경보의 사각지대 문제'를 개선하고자 에지 컴퓨팅과 비콘을 활용한 화재 경보 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 개선된 화재 경보 시스템은 말단 센서 노드와 에지 노드, 사용자 애플리케이션, 서버로 구성된다. 말단 센서 노드는 실내 환경 데이터를 수집하여 에지 노드로 전송하고, 에지 노드는 전송받은 정보를 기반으로 화재 발생 여부를 모니터링 한다. 또한 에지 노드는 비콘 신호를 지속적으로 발생시켜 신호 범위 내의 사용자 애플리케이션이 설치된 스마트기기의 정보를 수집하여 서버 데이터베이스에 저장하고, 화재 발생 시 수집한 기기들의 정보를 바탕으로 모든 재실 인원에게 애플리케이션 푸시 형태로 화재 경보를 전송한다. 구현한 화재 경보 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해 강의실이 밀집한 대학교의 한 건물에서 신호 유효 범위 측정 실험을 진행한 결과, 에지 노드의 비콘 신호 범위 내에서 정상적으로 기기 정보를 수집하고, 수집한 정보를 바탕으로 특정 사용자들에게 신속하게 화재 경보를 전송함을 확인하였다. 이를 통해 수시로 변하는 출입자들의 정보를 유동적으로 수집하고, 이를 바탕으로 사용자와 매우 인접한 스마트기기로 경보를 전송함으로써 '경보의 사각지대 문제'를 해결하는데 적용할 수 있음을 확인하였다. 또한 실험 결과 분석을 통해 제안하는 화재 경보 시스템을 실내 공간의 특징에 따라 효과적으로 적용하는 방안을 제시하였다.
최근 5년간 발생한 해양사고를 분석한 결과, 소형선박은 전체 좌초사고의 77.0 %를 차지하고, 인명사상도 66.1%로서 매우 높았다. 목포지방해양안전심판원은 2021년 72건을 재결하였고, 이중 좌초사건은 10건이었다. 그리고 좌초사건 중 8건은 소형어선에서 발생하였다. 본 논문은 2021년 목포지방해양안전심판원에서 재결하였던 소형어선에서 발생한 8건의 좌초사고에 대해 분석하였다. 이 소형어선의 좌초사고는 맑은 날씨에 시정이 2~4마일로 양호하고, 파고 1미터 이내로 양호한 해상상태에서 발생한 것을 파악되었다. 그리고 좌초사고의 주요 원인은 피로에 따른 졸음 운항, 경계 소홀, 선위확인 소홀, GPS Plotter 과신, 해도도식 및 조석간만의 차에 대한 이해부족 등인 것으로 나타났다. 이에 소형어선의 좌초사고 저감을 위해 다음의 방안을 제시하였다. 첫째, 갑판부 항해당직 부원교육을 이수한 선원이 선장을 보좌하도록 하여야 한다. 둘째, 졸음 방지용 경보장치는 조타실에 설치하여야 한다. 셋째, GPS Plotter의 성능기준과 최신화를 위해 제도는 마련되어야 한다. 마지막으로, 소형어선 선장은 주기적으로 해도도식과 기초 지문항법을 숙지할 수 있도록 교육을 받아야 한다.
2022년에 경북 울진·강원 삼척 등 산불이 발생하였으며, 이는 국내 최장 산불 기록이었지만 인명피해가 없었다. 산불은 지역주민이 직접 피해에 노출되어 대피를 해야 하는 재난으로, 산불 발생 시 대피를 이동 수요를 예측하는 것은 재난관리의 효율성을 위해 반드시 필요하다. 본 연구는 경북 울진·강원 삼척 등 산불 발생에 따라 지역주민의 이동을 분석하여 이동 패턴을 파악하고자 하는 탐색적 연구이다. 이를 위하여 SKT 유동인구 데이터를 활용하였으며, 경북 울진군 및 강원 삼척시의 인구 이동 패턴을 분석하였다. 주요한 연구 결과로는 첫째, 경북 울진군과 강원 삼척시 모두 거주인구 및 방문인구가 감소하는 인구 이동 패턴을 보였으나, 직장인구의 인구이동은 평상시와 유사한 것으로 나타났다. 둘째, 산불의 발화지인 경북 울진군 북면의 거주인구들은 산불을 피해 주변 지역으로 이동하는 것으로 나타났다. 셋째, 이동한 지역은 산불에서 안전하다고 판단되는 지역이며, 이때 긴급재난문자와의 관련성이 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 산불이 발생한 지역의 인구가 산불에 대피하기 위해 이동하는 패턴을 양적 데이터인 유동인구 데이터를 통해 확인하였다는 의의를 지닌다. 또한 산불 발생 시 피해를 최소화하기 위하여 주민들에게 긴급재난문자를 통한 대피소 안내가 중요함을 시사한다.
최근 이상기후로 인한 국지성호우가 잦아져 하천변 사회기반시설을 포함한 인적·물적 피해가 급증하고 있다. 본 연구에서는 해당 시설들의 침수 피해를 예측·방지하고자 기계학습 중 시계열자료에 특화된 LSTM(Long Short- term Memory)기법을 활용하여 수위 예측 알고리즘을 개발하였다. 연구대상지는 잠수교로 연구기간은 총 6년(2015년~2020년)의 6, 7, 8월로 3시간 후의 잠수교 수위를 예측하였다. 입력자료(Input data)는 잠수교 수위(EL.m), 팔당댐 방류량(m3/s), 강화대교 조위(cm), 서울시 트윗의 개수로 기존 연구에 주로 사용된 정형자료뿐만 아니라 워드클라우드를 통해 구축된 비정형자료도 함께 사용하여 상호 보완형 자료를 구축하고, 비정형자료 활용 유무의 비교·분석을 통해 비정형자료의 역할도 제시하였다. 잠수교의 수위 예측 시 상호 보완형의 자료가 정형자료만을 사용한 경우에 비해 예측 정확도가 향상하였는 데, 이는 인명 피해를 감소시킬 수 있는 보수적인 예/경보가 가능함을 알 수 있었다. 본 연구에서는 하천변 사회기반시설의 이용자 안전 및 편의 제공에 상호 보완형 자료의 사용이 보다 효과적이라 판단하였다. 향후에는 비정형자료의 종류를 추가하거나 입력자료의 세밀한 전처리를 통하여 더욱 정확한 수위 예측을 기대해본다.
2019년 발생한 코로나라는 팬데믹 영향의 장기화로 인해 사람들 간 접촉을 하지 않고도 생활이 가능한 비대면 활동의 중요성이 증대되면서 우리사회는 본격적인 언택트(untact) 시대로 진입하게 되었다. 언택트 시대는 우리의 일상생활뿐만 아니라 산업사회를 디지털화로 재편하는 거대한 구조적 변화를 초래하는데 영향을 미쳤는데, 그 중심의 핵심기술에 디지털트윈(digital twin)이 있다고 해도 과언이 아니다. 디지털트윈은 4차 산업혁명에 접목되고 있는 다양한 기술력을 융합하여 현실세계를 가상의 디지털 세계에 그대로 재현해내는 기술로, 다양한 산업 공정 전반에 관여하여 산업 사회에서의 혁신을 선도하고 있다. 그러나 디지털트윈이 갖는 구조적 한계 및 환경적 제약으로 인해 동 기술은 모든 산업 제반에 걸쳐 적극적으로 활용되고 있지는 않다. 특히 건축 및 시설물 분야는 일상에서 건물의 주기적 관리가 요구되고 재난 발생 시 인명피해와도 직결되는 분야이기 때문에 디지털트윈의 접목 필요성이 더욱 제기되고 있는 분야지만 현실적으로 직면한 사항들이 디지털트윈의 적용에 있어 장애물로 작용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점에 착안하여 건축물 시설안전대응분야에서 디지털트윈 기술의 적용 필요성을 제시하고, 그로 인해 창출 가능한 기대효과를 기술함으로 디지털트윈의 적극적 활용을 강조한다. 더불어 디지털트윈이 현재 직면한 문제를 극복하고 향후 지속발전가능성이 높음을 시사하여 디지털트윈의 수요 창출을 견인하도록 연계짓는다.
현재 국내에서 발생하는 다수의 재난은 예측 불가능하고 복잡하다는 특징을 가지고 있으며 이로 인한 재산 및 인명피해가 증가하고 있다. 이러한 재난의 초기대응과정은 규모 및 피해확산에 직접적으로 연관 되어있어 최적의 의사결정이 필수적이며 적시에 적용가능한 센서를 통해 현장에 대한 정보 취득이 이루어져야 한다. 하지만 현재 운영되고 있는 재난안전상황실은 필요한 정보보다는 관련 부처와 링크된 정보만 수집되고 있어 적절한 의사결정을 하기에는 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 다양한 재난영상정보를 신속하게 수집하여 의사결정 지원에 요구되는 정보를 추출하고 이 결과를 활용할 수 있는 일련의 프레임워크를 제안하고자 하였다. 이를 위해 웹 기반 표출시스템과 스마트폰 애플리케이션을 제안하였으며 실시간에 가깝게 데이터를 수집하고 다양한 분석결과를 공유할 수 있도록 설계하였다. 제안한 표출시스템의 의사결정 지원에 대한 활용성을 검정하기 위하여 Closed-circuit Television (CCTV), 스마트폰, 무인기를 통해 취득한 실제 재난현장의 영상을 기반으로 검토하였다. 뿐만 아니라 재난 시 재난과 관련된 데이터의 유통 및 취득에 대한 제도적인 검토와 함께 해결된다면 효과적인 재난관리가 가능할 것으로 판단된다.
21세기에 들어 급변하는 기후변화로 인한 풍수해 재해가 증가하여 건설현장에서의 침수사고가 증가하고 있다. 하지만 침수사고에 안전관리가 제대로 작동하지 않아 구체적인 저감 대책은 제시되고 있지 않다. 따라서, 본 연구에서는 굴착공사현장에서의 침수사고에 대한 침수양상을 해석하고 침수위험도 정량화 기법을 활용하여 위험등급을 구분하였다. 마지막으로 어골도를 활용하여 복합적인 침수원인을 도출하였다. 소규모 굴착공사 현장과 터파기 현장의 침수양상을 모의한 결과 굴착면을 타고 흘러 들어오는 유체에 의해 굴착면 내 침수심이 3 m를 초과하였다. 또한 굴착지점에 따라서 일시적으로 고유속이 발생하다 저류효과에 의해 감소하거나 10 m/s 이상의 고유속이 지속되기도 하였다. 이와 같은 침수 양상은 대부분의 작업자 혹은 모든 작업자에게 위험을 초래할 수 있는 수치이기 때문에 관리대책 미흡과 동시에 곱의 사상으로 발생한다면 치명적인 인명·재산 피해를 초래할 수 있었다. 이러한 재해 원인 고찰은 인명피해를 유발하는 침수사고에 대한 원인을 파악하여 사고 저감 대책을 제시할 때 도움을 줄 것으로 판단된다.
우리나라에 지하시설물 전산화사업이 본격적으로 추진된 것은 1994년 12월 서울 북아현동 도시가스 폭발 사고에 이어 1995년 4월 대구 지하철 폭발 사고 이후부터이며, 이와 같은 대형 가스 폭발 사고로 인해 인명 피해와 잠재적 편익을 포함한 막대한 경제적 손실이 발생함에 따라 지하시설물의 효율적인 관리를 위한 전산화 필요성이 사회적으로 크게 부각되었다. 우리나라는 국가지리정보체계 구축 기본계획에 따라 지하시설물에 대한 전산화를 수행하고 있지만 지하시설물 정보의 관리 및 활용 확산을 위해서는 지하시설물 데이터의 품질등급에 대한 제도적 개선이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 지하시설물 정보 구축 및 관리 현황과 법령 및 규정 조사를 바탕으로 문제점을 파악하고, 지하시설물 정보의 품질등급 정립을 위한 방향을 제시하였다. 또한 실제 건설공사에 지하시설물 품질등급 정보가 연계 활용될 수 있도록 「공공측량 작업규정」과 설계기준, 표준시방서, 전문시방서 등 건설공사기준과 가스기술기준, 전기설비 및 정보통신공사의 설계기준 및 표준시방서의 연계성을 조사하여 지하시설물 품질등급 정보의 활용이 가능한 대상을 도출하고 건설기준 개정안을 제시하였다. 향후, 지하시설물의 품질등급이 확립된다면 건설 분야에서 지하시설물 품질등급 정보의 활용도를 높이고, 현장 적용에 있어서 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
구조물의 공용연수가 증가함에 따라 각종 성능 저하가 발생한다. 특히 국내 인프라 구조물은 대부분 경제가 성장하는 시기에 집중적으로 건설되었기 때문에 노후 인프라 비율 급증이 최근 주요 이슈가 되고 있다. 인프라의 노후화는 자칫 안전사고로 이어질 수 있으며 인명 피해까지 유발할 수 있다. 이러한 문제를 사전에 예방하기 위하여 주기적이고 정확한 점검 및 유지관리가 필수적이다. 이 같은 이유로 최근 컴퓨터 비전과 딥러닝을 활용하여 다양한 손상을 탐지하는 연구에 대한 수요가 원격점검 혹은 점검자동화 분야에서 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 콘크리트 손상의 종류를 세 가지로 구분하여 이를 탐지할 수 있는 신경망 구조를 제안했다. 특히 계층적 학습 기법을 통해 보다 정확하게 다양한 손상을 탐지할 수 있는 신경망을 개발하였다. 이 신경망은 2,026장의 손상 영상으로 학습되었고, 508장의 손상 영상으로 실험하였다. 그 결과 67.04%의 평균 중첩 정확도와 52.65%의 F1 점수를 갖는 알고리즘을 완성하였다. 이 같은 손상 탐지 알고리즘은 향후 구조물의 정확한 상태 진단에 활용될 수 있으리라 기대한다.
AI 기술이 발전함에 따라 자율주행의 안전성에 관한 관심이 대두되고 있다. 최근, 자율주행의 차량이 증가하고 있지만 그에 대한 부작용을 해소하기 위한 노력은 다소 부진한 실정이다. 특히, 야간에 운행되는 자율주행 차량은 더욱 많은 문제들을 안고 있다. 운행의 다양한 환경에서 야간 주행의 환경은 매우 중요한 요소이다. 이에, 본 연구에서는 야간 자율주행 차량에서 핵심적인 문제점으로 부상하고 있는 반대 차량의 전조등 또는 주위 다양한 조명에 의해 발생되는 반사광을 감소시키는 방안을 제안한다. 이를 위하여, 먼저, 야간 주행 중에 센서에 의해 획득한 영상에서 반사광 특성 정보를 활용하여 조명 반사광을 추출한 후, 반사계수를 활용한 각 픽셀의 색상을 찾아 specular 영역을 감소한다. 그 후 영역의 밝기성분만을 이용한 새로운 영역을 찾아 최종적으로 이를 감소하는 방안을 제시한다. 조명 반사광을 완벽히 감소할 수는 없지만 대체적으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 가 있었다. 따라서 제안된 연구 방법이 야간에서의 자율주행에서 다양한 단점 및 문제들을 해결하고 사고를 줄이는 방법에 기여할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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